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Une analyse de l'efficacité des données synthétiques et de leurs applications dans divers domaines.

Examiner comment les modèles de langage expriment et calibrent les scores de confiance.

Une étude sur comment faire des prévisions avec des réseaux de neurones bayésiens et des distributions de poids difficiles.

PESCO propose une classification de texte efficace en utilisant des méthodes d'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode combine des idées sur la communication humaine avec la compression de données pour le contenu multimédia.

Une nouvelle méthode pour tester l'ajustement des modèles de réseau améliore la précision et les insights.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissances en apprentissage automatique grâce à des augmentations de données.

Cet article propose une méthode pour corriger le biais de popularité dans les recommandations basées sur GCN.

Des chercheurs repoussent les limites des modèles de langage avec des techniques d'apprentissage par quelques exemples.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets avec des données étiquetées et non étiquetées.

JDsearch propose des données utilisateurs réelles pour améliorer les résultats de recherche en ligne.

Cet article explique les défis de la rigidité des échantillons finis dans l'analyse statistique.

Des chercheurs améliorent la génération de texte à partir de données structurées en utilisant des méthodes d'entraînement cyclique.

Un aperçu de comment les modèles de mélange peuvent aider à analyser des jeux de données complexes.

OneCAD propose un modèle flexible pour une classification d'images efficace dans différents domaines.

Une méthode pour améliorer la précision de la génération de texte dans les modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse de traitement tout en maintenant la précision des modèles linguistiques.

Améliorer l'accès à l'éducation en science des données pour tous les apprenants.

Explore les bases et les applications de l'apprentissage profond et de sa variante géométrique.

Stratégies efficaces pour améliorer la performance des modèles sur des ensembles de données déséquilibrés.

Un nouveau cadre intègre des données structurées et non structurées pour une meilleure précision.

Une nouvelle méthode améliore le réalisme des échantillons adversariaux tout en gardant son efficacité.

Une nouvelle méthode génère des données synthétiques pour améliorer les prédictions des modèles de santé pour tous les groupes.

Cet article explique comment les modèles de langage résolvent des tâches en utilisant des méthodes mathématiques simples.

On étudie comment les explications améliorent la compréhension des réseaux de neurones graphiques.

Combiner l'apprentissage actif et les contraintes physiques améliore les résultats de la régression symbolique.

Les réseaux de neurones de sous-graphes unis améliorent l'analyse des graphes en capturant des structures locales.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation des ressources dans les modèles de génération de texte.

RAGE améliore la façon dont les modèles graphiques expliquent efficacement leurs prédictions.

QSVM combine l'informatique quantique et l'apprentissage machine pour une classification des données plus rapide et plus précise.

Une étude révèle comment la taille des lots influence les performances d'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Une approche innovante combinant l'apprentissage par renforcement hors ligne et en ligne pour une meilleure prise de décision.

Un nouvel algorithme s'attaque au biais d'exploitation dans les systèmes de classement pour une meilleure pertinence.

Explorer des méthodes pour maintenir la connaissance dans les systèmes d'apprentissage automatique.

De nouvelles stratégies de pré-entraînement améliorent la classification de texte sans besoin d'entraînement sur des labels au préalable.

Le cadre AD-NEv améliore la détection des anomalies grâce à des approches innovantes.

NODDLE combine node2vec et deep learning pour une meilleure précision de prédiction de liens.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de recommandation grâce à des techniques d'échantillonnage négatif efficaces.

Un aperçu complet des différentes métriques d'évaluation pour les méthodes XAI.

Une nouvelle méthode améliore la légende des images grâce à des représentations d'images variées.